混合高斯/泊松最大似然函数下的CBCT图像重建

• 作者: 李波 田昕 赵芳 郑蓉珍
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 医学
• 关键词: CBCT 混合高斯/泊松最大似然函数 全变分正则化 图像重建
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 457-464
• 页数: 8页
• 分类号: R816.98|TP391.41
• 字数: 4518字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20202802.0457

摘要

如何在复杂噪声条件下提升锥形束计算机断层扫描成像(Cone Beam Computed Tomography,CBCT)图像重建质量,对于CBC T系统而言是非常重要的.本文提出了一种混合高斯/泊松最大似然函数下的CBC T图像重建方法.首先研究了适宜于描述混合高斯/泊松噪声环境下的CBC T图像重建模型,它包含一个基于混合高斯/泊松最大似然函数的保真项和一个基于三维全变分正则化方法的约束项.保真项用于约束在混合噪声模型下重建结果与观测值尽可能的相近,约束项用于噪声去除并要求尽可能较好地保留图像的边缘与细节信息.进一步通过可分离近似方法和扩展拉格朗日方法对上述模型进行求解.最后通过仿真数据和真实数据对算法的有效性进行了验证,实验结果表明:仿真结果相对于其他方法而言,PSNR最高可以提升2.1 dB;从主观视觉而言,本文方法在噪声环境下具有较好的图像重建质量.因此,本文方法可以被广泛应用于各种低剂量条件下的CBC T图像重建中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李波	武汉大学口腔医院放射科	34	177	7.0	12.0
2	田昕	武汉大学电子信息学院	6	23	3.0	4.0
3	赵芳	武汉大学中南医院心血管内科	22	81	6.0	8.0
4	郑蓉珍	武汉大学电子信息学院	1	0	0.0	0.0